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新卒採用を、まっとうに ー面接者への通信簿ー

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第66回Tokyo.RでのLT資料です。

【お問合せ】
ディップ株式会社
おおくぼ けいご
ke-okubo@dip-net.co.jp

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新卒採用を、まっとうに ー面接者への通信簿ー

  1. 1. 新卒採⽤を、まっとうに。 ー⾯接者への通信簿ー ディップ株式会社 dip AI.Lab おおくぼ けいご @kubochi_ukyo  2017/12/16 Tokyo.R #66 LTパート
  2. 2. データの利活⽤を軸に、遊んで働いてます。分析 もしますが、企画屋・エセコンサル要素が強め ⾃⼰ 紹介 ⼤久保 慧悟(おおくぼ けいご) ディップ株式会社 次世代事業準備室 dip AI.Lab 2016年4⽉新卒⼊社 主な担当業務 ・⼈事領域でのデータ利活⽤推進 ・営業⽀援領域でのデータ利活⽤推進 ・AIメディアの編集業務 ・ユーザー調査設計・分析 など
  3. 3. ディップの新卒採⽤では、営業コース(300名程 度)と商品開発コース(15名程度)を別々に採⽤ 背景
  4. 4. 商品開発コースでは、 ⼈事ではなく現場の社員が選考を実施中。 背景 1次選考 ワークサンプル 1次⾯接 希望部⾨の 課⻑ 2次⾯接 希望部⾨の 部⻑ 最終⾯接 CIO おおまかな選考フロー
  5. 5. ⼈事のプロではなく、評価はばらつきがち。課題 なんかいいね! A評価!! 不合格ジャッジ
  6. 6. そこで、ばらつきを補整する仕組みを作り運⽤さ せたものの(tokyo.R#63で発表)・・・ 課題 なんかいいね! A評価!! B評価
  7. 7. ばらつきを補整する仕組みを作ったものの今でも ⾯接者に評価の影響が⼤きい様⼦ 観察 様々な評価項目たち library(randomForest) model = randomForest(ジャッジ ~ ., data = data) importance(model) ⾯接者 各評価項目と面接者がジャッジに与える影響の参考値 (MeanDecreaseGini)
  8. 8. 採⽤⼈数も少ないため「とりのがし」を避けたい。 評価基準補整に加え、⾯接者へのフィードバック が⼤事? 課題 そもそも ちゃんとしないといけないのは 評価する⾯接者の⽅なはず
  9. 9. ⾯接者側への「通信簿」を作成。各評価項⽬A〜F について、⾯接者個⼈の評価値平均(⿊)と全体 の評価値平均(⾚)を可視化 取組 ⾯接者A:新垣さん(仮名) ⾯接者B:星野さん(仮名) 選考の評価項⽬(A〜F)における⾯接者個⼈と全体の評価平均値 *レーダーチャートは fmsbパッケージで作成
  10. 10. ⾯接者側への「通信簿」を作成。各評価項⽬A〜F について、⾯接者個⼈の評価値平均(⿊)と全体 の評価値平均(⾚)を可視化 取組 ⾯接者ごとに、どの評価を⽢く、 どの評価を⾟くつけがちかを意識できるように! ⾯接者A:新垣さん(仮名) ⾯接者B:星野さん(仮名)
  11. 11. Merry Christmas! Enjoy!

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